Sử dụng ảnh viễn thám Landsat và GIS xây dựng bản đồ biến động diện tích rừng tại vùng đệm vườn quốc gia Xuân Sơn

Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường<br /> <br /> SỬ DỤNG ẢNH VIỄN THÁM LANDSAT VÀ GIS XÂY DỰNG BẢN ĐỒ<br /> BIẾN ĐỘNG DIỆN TÍCH RỪNG<br /> TẠI VÙNG ĐỆM VƯỜN QUỐC GIA XUÂN SƠN<br /> Nguyễn Hải Hòa1, Nguyễn Văn Quốc2<br /> 1,2<br /> Trường Đại học Lâm nghiệp<br /> TÓM TẮT<br /> Sử dụng công nghệ viễn thám và GIS trong xây dựng bản đồ hiện trạng rừng cũng như bản đồ biến động diện<br /> tích rừng đang trở nên khá phổ biến ở Việt Nam. Nghiên cứu đã xây dựng thành công bản đồ hiện trạng rừng<br /> trong các năm 2001, 2008 và 2015 tại hai xã vùng đệm thuộc Vườn Quốc gia (VQG) Xuân Sơn, tỉnh Phú Thọ.<br /> Dựa trên kết quả diện tích đất lâm nghiệp, nghiên cứu đã xây dựng bản đồ biến động diện tích đất lâm nghiệp<br /> giai đoạn 2001 - 2008 và 2008 - 2015, kết quả cho thấy diện tích đất lâm nghiệp có rừng tăng lên đáng kể, đặc<br /> biệt sau khi VQG Xuân Sơn được thành lập. Cụ thể, diện tích đất lâm nghiệp có rừng tại khu vực nghiên cứu<br /> tăng từ 2710,8 ha lên 6219,4 ha giai đoạn 2001 - 2008 và tăng từ 6219,4 ha đến 8623,0 ha giai đoạn 2008 2015. Kết quả xây dựng khóa phân loại ảnh cho những năm ảnh không có dữ liệu phân loại cho thấy độ chính<br /> xác trên 80%, do vậy các bản đồ hiện trạng đất lâm nghiệp cũng như biến động diện tích có thể sử dụng để<br /> phục vụ các hoạt động có liên quan đến quản lý tài nguyên rừng tại vùng đệm thuộc VQG Xuân Sơn.<br /> Từ khóa: Biến động, đất lâm nghiệp, GIS, viễn thám, VQG Xuân Sơn, vùng đệm.<br /> <br /> I. ĐẶT VẤN ĐỀ<br /> Hiện nay, tài nguyên rừng trên phạm vi toàn<br /> thế giới đang bị suy giảm một cách báo động<br /> cả về diện tích và chất lượng kéo theo nhiều hệ<br /> lụy về khủng khoảng sinh thái. Vì vậy, quản lý<br /> rừng bền vững đã, đang và sẽ là chủ đề nóng<br /> được nhiều quốc gia, nhiều tổ chức và toàn<br /> nhân loại quan tâm. Ngày nay, sự phát triển<br /> của khoa học công nghệ cũng như khoa học kỹ<br /> thuật không thể không kể đến sự ra đời của ảnh<br /> vệ tinh và công nghệ viễn thám GIS đã hỗ trợ<br /> con người rất nhiều trong việc nghiên cứu<br /> những biến động diện tích tài nguyên rừng,<br /> đồng thời tìm hiểu và đề xuất các biện pháp<br /> quản lý về môi trường và tài nguyên thiên<br /> nhiên mà không cần tiếp xúc trực tiếp. Dữ liệu<br /> viễn thám có tính chất đa thời gian, đa phổ,<br /> phủ chùm diện tích rộng cho phép chúng ta cập<br /> nhật thông tin tiến hành nghiên cứu một cách<br /> nhanh chóng, hiệu quả tiết kiệm thời gian và<br /> công sức. Trong nghiên cứu hiện trạng và biến<br /> động tài nguyên rừng bằng sử dụng ảnh viễn<br /> thám ngày càng tỏ ra ưu thế bởi khả năng cập<br /> nhật thông tin và phân tích biên động một cách<br /> nhanh chóng. Việc kết hợp sử dụng ảnh viễn<br /> 46<br /> <br /> thám có độ phân giải cao trong việc quản lý<br /> tài nguyên đã và đang là một hướng đi mới<br /> phục vụ cho công tác quy hoạch tài nguyên<br /> thiên nhiên nói chung cũng như tài nguyên<br /> rừng nói riêng.<br /> Phú Thọ là tỉnh nằm ở vị trí trung tâm miền<br /> núi phía Bắc, có nguồn tài nguyên thiên nhiên<br /> phong phú, trong đó có VQG Xuân Sơn là một<br /> trong 13 Vườn Quốc gia của Việt Nam có tính<br /> đa dạng sinh thái phong phú, đa dạng sinh học<br /> cao tạo nên những tiềm năng to lớn về du lịch<br /> sinh thái cho tỉnh. Tuy nhiên, những năm gần<br /> đây tình trạng thay đổi diện tích rừng vùng<br /> đệm gây ảnh hưởng không nhỏ đến tính đa<br /> dạng sinh học, hệ sinh thái rừng, gây nhiều khó<br /> khăn cho các cơ quan chức năng trong việc<br /> quản lý. Do vậy, cần có các giải pháp ngăn<br /> chặn xâm phạm VQG trở thành vấn đề cấp<br /> thiết. Để góp phần làm cơ sở khoa học xác<br /> định các nguyên nhân cũng như sự thay đổi<br /> không gian diện tích rừng, nghiên cứu sử dụng<br /> ảnh viễn thám Landsat và GIS xây dựng bản<br /> đồ biến động diện tích rừng tại vùng đệm VQG<br /> Xuân Sơn, nghiên cứu này được thực hiện với<br /> ba điểm chính. Một là, xây dựng bản đồ hiện<br /> <br /> TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ 3-2017<br /> <br /> Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường<br /> trạng đất lâm nghiệp tại hai xã vùng đệm VQG<br /> Xuân Sơn. Hai là, xây dựng bản đồ biến động<br /> diện tích đất lâm nghiệp giai đoạn 2001 - 2015.<br /> Ba là, xác định các nguyên nhân suy giảm diện<br /> tích đất lâm nghiệp giai đoạn nghiên cứu góp<br /> phần làm cơ sở khoa học đưa ra các giải pháp<br /> quản lý rừng hiệu quả hơn trong tương lai tại<br /> các xã vùng đệm thuộc VQG Xuân Sơn.<br /> II. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP<br /> NGHIÊN CỨU<br /> 2.1. Đối tượng nghiên cứu<br /> Nghiên cứu thay đổi diện tích đất lâm<br /> nghiệp tại hai xã vùng đệm Đồng Sơn và Xuân<br /> Sơn thuộc VQG Xuân Sơn giai đoạn trước năm<br /> VQG thành lập (2003) và giai đoạn sau khi<br /> VQG thành lập cho đến nay, xác định các yếu<br /> tố ảnh hưởng đến sự thay đổi diện tích rừng<br /> trong giai đoạn nghiên cứu.<br /> TT<br /> 1<br /> 2<br /> 3<br /> 4<br /> 5<br /> <br /> 2.2. Phương pháp nghiên cứu<br /> a) Phương pháp kế thừa số liệu<br /> Thu thập tài liệu liên quan đến bản đồ: bản<br /> đồ địa hình, bản đồ hiện trạng sử dụng đất do<br /> phòng Tài nguyên môi trường huyện cung cấp;<br /> bản đồ hiện trạng sử dụng đất, bản đồ quy<br /> hoạch. Thu thập tài liệu liên quan về thực trạng<br /> và công tác quản lý rừng, bao gồm số liệu báo<br /> cáo tổng kết công tác hàng năm của UBND<br /> huyện Tân Sơn, VQG Xuân Sơn và các xã<br /> Đồng Sơn, Xuân Sơn; tài liệu niên gián thống<br /> kê của tỉnh Phú Thọ, báo cáo tổng kết hàng<br /> năm của những chương trình và dự án lớn đã<br /> thực hiện ở địa phương và các văn bản, chính<br /> sách pháp luật của Nhà nước, của tỉnh và của<br /> huyện liên quan đến khu vực nghiên cứu.<br /> Kế thừa tư liệu ảnh viễn thám Landsat năm<br /> 2001, 2008, 2015 và dữ liệu bản đồ hiện trạng<br /> khu vực nghiên cứu.<br /> <br /> Bảng 01. Dữ liệu ảnh Landsat thu thập trong nghiên cứu<br /> Mã ảnh<br /> Thời gian Độ phân giải (m)<br /> LE71270452001327SGS00<br /> 23/10/2001<br /> 30<br /> LT51270452008355BJC00<br /> 20/12/2008<br /> 30<br /> LC81270462015294LGN00<br /> 21/10/2015<br /> 30<br /> 1/50000<br /> Bản đồ hiện trạng sử dụng đất lâm nghiệp tại<br /> 2014<br /> vùng đệm<br /> Bản đồ địa hình, DEM<br /> <br /> 2011<br /> <br /> Nguồn<br /> USGS<br /> USGS<br /> USGS<br /> VQG Xuân Sơn<br /> <br /> 30<br /> <br /> USGS<br /> <br /> Nguồn: http://earthexplorer.usgs.gov<br /> <br /> b) Phương pháp thu thập và xử lý số liệu<br /> Điều tra sơ bộ, lựa chọn các điểm kiểm tra<br /> ngoài thực địa để đánh giá độ chính xác của<br /> phương pháp phân loại ảnh. Công trình nghiên<br /> cứu này dùng phương pháp lựa chọn điểm điều<br /> tra ngẫu nhiên để chọn các điểm xác định các<br /> đối tượng toàn bộ khu vực nghiên cứu. Vị trí<br /> các điểm khảo sát được xác định tọa độ bằng<br /> thiết bị GPS. Trên cơ sở toạ độ xác định bằng<br /> GPS và ảnh viễn thám, nghiên cứu và xây<br /> dựng bản đồ hiện trạng tài nguyên rừng bằng<br /> phần mềm ArcGIS 10.1. Phương pháp giải<br /> đoán và phân loại ảnh Landsat được thực hiện<br /> theo hình 01.<br /> <br /> Bước 1: Tiền xử lý ảnh viễn thám Landsat<br /> - Chuyển các giá trị số trên ảnh về giá trị<br /> bức xạ vật lý tại sensor và chuyển đổi từ các<br /> giá trị phổ bức xạ tại sensor sang phổ phản xạ<br /> của vật thể ở phía trên khí quyển. Để xác định<br /> công thức chuyển đổi: giá trị số (Digital<br /> number - DN) trên ảnh về giá trị của bức xạ vật<br /> lý tại sensor và từ giá trị của bức xạ vật lý tại<br /> sensor về giá tị của phản xạ ở tầng trên khí<br /> quyển của vật thể. Theo kết quả nghiên cứu đã<br /> công bố cho ảnh Landsat 8 của nhà cung cấp<br /> ảnh, quá trình chuẩn hóa được chuẩn hóa ảnh<br /> được thực hiện qua 2 bước:<br /> + Chuyển các giá trị số (DN) trên ảnh về giá<br /> <br /> TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ 3-2017<br /> <br /> 47<br /> <br /> Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường<br /> trị của bức xạ vật lý tại sensor bằng công thức:<br /> =<br /> ×<br /> +<br /> (1)<br /> Trong đó:<br /> - L : Giá trị bức xạ phổ tại ống kính của<br /> sensor;<br /> - Qcal: Giá trị số trên ảnh (DN);<br /> - ML: Giá trị RADIANCE_MULT_BAND_x;<br /> - AL: Giá trị RADIANCE_ADD_BAND_x.<br /> + Chuyển các giá trị của bức xạ vật lí tại<br /> sensor về giá trị của phản xạ ở tầng trên khí<br /> quyển của vật thể (đối tượng) bằng công thức:<br /> ρλ= (MρQcal + Aρ)/sin( sz)<br /> (2)<br /> Trong đó:<br /> - ρλ: Phản xạ ở tầng trên của khí quyển<br /> (Planetary TOA reflectancre) (thứ nguyên,<br /> không có đơn vị);<br /> - Qcal: Giá trị số trên ảnh (DN);<br /> - Mρ: Giá trị REFLECTANCE_MULT_BAND_x;<br /> - Aρ: Giá trị REFLECTANCE_ADD_BAND_x;<br /> - θsz: Góc thiên đỉnh (góc cao) của mặt trời (độ).<br /> - Hiệu chỉnh hình học: Trước công việc<br /> phân tích, giải đoán ảnh, ảnh vệ tinh cần được<br /> nắn chỉnh hình học để hạn chế sai số vị trí và<br /> <br /> chênh lệch địa hình, sao cho hình ảnh gần với<br /> bản đồ địa hình ở phép chiếu trực giao nhất.<br /> Kết quả giải đoán phụ thuộc vào độ chính xác<br /> của ảnh. Do vậy, đây là một công việc rất quan<br /> trọng cho các bước phân tích tiếp theo.<br /> - Nắn chỉnh: Mục đích của quá trình nắn<br /> chỉnh là chuyển đổi các ảnh quét đang ở tọa độ<br /> hàng cột của các pixel về tọa độ trắc địa (tọa<br /> độ thực, hệ tọa độ địa lý hay tọa độ phẳng).<br /> Công việc này nhằm loại trừ sai số vị trí điểm<br /> ảnh do góc nghiêng của ảnh gây ra và hạn chế<br /> sai số điểm ảnh do chênh lệch cao địa hình.<br /> - Gom nhóm kênh ảnh: Dữ liệu ảnh thu<br /> nhận được bao gồm các kênh phổ riêng lẻ, do<br /> vậy cần phải tiến hành gom các kênh ảnh để<br /> phục vụ việc giải đoán ảnh. Khi ảnh thu thập<br /> ảnh viễn thám từ các vệ tinh các ảnh thu được<br /> nằm ở dạng các kênh phổ khác nhau và có<br /> dạng màu đen trắng. Do vậy, để thuận lợi cho<br /> việc giải đoán ảnh và tăng độ chính xác người<br /> ta thường tiến hành tổ hợp màu cho ảnh viễn<br /> thám. Việc tổ hợp màu, trộn ảnh màu với ảnh<br /> đen trắng để tăng độ phân giải của ảnh và<br /> chỉnh lý bản đồ hiện trạng.<br /> <br /> Dữ liệu ảnh Landsat<br /> <br /> Tiền xử lý ảnh Landsat<br /> <br /> Phân loại ảnh<br /> <br /> Đánh giá kết quả sau<br /> phân loại<br /> <br /> Bản đồ địa hình<br /> <br /> Phương pháp phân loại không<br /> kiểm định, (NDVI)<br /> <br /> Đánh giá độ chính xác<br /> <br /> Bản đồ hiện trạng rừng<br /> từng năm<br /> <br /> Bản đồ biến động rừng<br /> từng giai đoạn<br /> <br /> Hình 01. Các bước xây dựng bản đồ hiện trạng và thay đổi diện tích rừng<br /> <br /> 48<br /> <br /> TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ 3-2017<br /> <br /> Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường<br /> - Tăng cường chất lượng ảnh: Ảnh viễn<br /> thám sau khi được tổ hợp có thể được tăng<br /> cường bằng cách cho thêm một band màu nữa<br /> (Band 8 đối với Landsat 8) nhằm tăng cường<br /> độ phân giải 15 x 15 m.<br /> - Cắt ảnh theo ranh giới khu vực nghiên<br /> cứu: Thông thường trong một cảnh ảnh viễn<br /> thám thu được thường có diện tích rất rộng<br /> ngoài thực địa, trong khi đối tượng nghiên cứu<br /> chỉ sử dụng một phần hoặc diện tích nhỏ trong<br /> cảnh ảnh đó. Để thuận tiện cho việc xử lý ảnh<br /> nhanh, tránh mất thời gian trong việc xử lý và<br /> phân loại ảnh tại những khu vực không cần<br /> thiết, cần cắt bỏ những phần thừa trong cảnh<br /> ảnh. Một lớp dữ liệu ranh giới khu vực nghiên<br /> cứu được sử dụng để cắt tách khu vực nghiên<br /> cứu của đề tài ra khỏi tờ ảnh.<br /> Bước 2: Phân loại ảnh<br /> * Giải đoán ảnh bằng mắt (Visual<br /> Interpretation): Giải đoán bằng mắt là sử dụng<br /> mắt người cùng với trí tuệ để tách chiết các<br /> thông tin từ tư liệu viễn thám dạng hình ảnh.<br /> Phương pháp này được sử dụng để hỗ trợ các<br /> phương pháp phân loại ảnh khác trong nghiên<br /> cứu. Ngoài ra, nghiên cứu sử dụng một số công<br /> cụ hỗ trợ như Google Earth, Google Map... giải<br /> đoán bằng mắt có thể coi là phương pháp phổ<br /> biến nhất mà vẫn có thể đáp ứng được mức độ<br /> chính xác cần thiết.<br /> * Chỉ số thực vật NDVI:<br /> Phương pháp dùng chỉ số thực vật NDVI<br /> được sử dụng chính. Chỉ số thực vật hay chỉ số<br /> thực vật được chuẩn hóa sự khác biệt (NDVI Normalized Difference Vegetation Index) là<br /> một đại lượng thay thế về số lượng thực vật và<br /> điều kiện sống. Chỉ số này liên kết với đặc<br /> điểm độ che phủ của thực vật như là sinh khối,<br /> chỉ số diện tích lá và phần trăm thực phủ<br /> (Nguyễn Hải Hòa và Nguyễn Hữu An, 2016).<br /> Chỉ số thực vật NDVI được xác định dựa<br /> trên sự phản xạ khác nhau của thực vật thể<br /> hiện giữa kênh phổ khả kiến và kênh phổ cận<br /> hồng ngoại, dùng đề biểu thị mức độ tập trung<br /> <br /> của thực vật trên mặt đất. Chỉ số thực vật được<br /> tính toán theo công thức:<br /> (<br /> <br /> NDVI = (<br /> <br /> )<br /> )<br /> <br /> (3)<br /> <br /> Trong đó: NDVI là chỉ số thực vật; BNIR là<br /> kênh cận hồng ngoại; BR là kênh màu đỏ.<br /> Giá trị của chỉ số thực vật là dãy số từ -1 ÷<br /> +1. Nếu giá trị NDVI càng cao thì khu vực đó<br /> có độ che phủ thực vật tốt. Nếu giá trị NDVI<br /> thấp thì khu vực đó có độ thực phủ thấp. Nếu<br /> giá trị NDVI âm cho thấy khu vực đó không có<br /> thực vật.<br /> * Phân loại không kiểm định (Unsupervised<br /> classification):<br /> Trong nghiên cứu này, phương pháp phân<br /> loại không kiểm định được sử dụng để hỗ trợ<br /> cho phương pháp chỉ số thực vật NDVI nhằm<br /> kiểm tra lại các đối tượng nghi ngờ. Đây là<br /> phương pháp phân loại ảnh thuần túy theo tính<br /> chất phổ mà không biết rõ tên hay tính chất<br /> phổ của lớp phổ đó, việc đặt tên chỉ mang tính<br /> tương đối. Khác với phân loại có kiểm định,<br /> phân loại không kiểm định không tạo các vùng<br /> mẫu (vùng thử nghiệm) mà chỉ việc phân lớp<br /> phổ và quá trình phân lớp phổ đồng thời với<br /> quá trình phân loại ảnh. Số lượng và tên các<br /> lớp được xác định tương đối trên mặt đất theo<br /> phương pháp thống kê (Nguyễn Hải Hòa và<br /> Nguyễn Hữu An, 2016).<br /> Bước 3: Đánh giá độ chính xác và xử lý<br /> ảnh sau phân loại<br /> Đánh giá độ chính xác sau phân loại ảnh:<br /> Được sử dụng để đánh giá chất lượng của ảnh<br /> vệ tinh được giải đoán hoặc so sánh độ tin cậy<br /> của kết quả của các phương pháp khác nhau<br /> trong phân loại ảnh viễn thám. Sau khi phân<br /> loại ảnh, cần thực hiện qui trình xử lý hậu phân<br /> loại để tạo ra các lớp có khả năng xuất ra bản<br /> đồ bằng cách khái quát hóa thông tin.<br /> Đối với năm ảnh 2001 và 2008 do không có<br /> tư liệu để kiểm tra, đánh giá độ chính xác của<br /> bản đồ, nghiên cứu xây dựng khóa phân loại<br /> NDVI năm 2015, sau đó dùng khóa phân loại<br /> <br /> TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ 3-2017<br /> <br /> 49<br /> <br /> Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường<br /> này để xác định độ chính xác năm ảnh 2001 và<br /> 2008.<br /> Bước 4: Thành lập bản đồ hiện trạng rừng<br /> trồng từng năm nghiên cứu<br /> Qui tắc tính toán mối liên hệ giữa tỷ lệ bản<br /> đồ với độ phân giải là chia mẫu của tỷ lệ bản đồ<br /> cho 2*1000 để tìm ra kích thước với đơn vị m.<br /> Công thức tính tỷ lệ bản đồ từ độ phân giải là:<br /> Tỷ lệ bản đồ = Độ phân giải (m) * 2 * 1000 (4)<br /> Dữ liệu viễn thám được sử dụng trong đề tài<br /> này có độ phân giải không gian là 30 m, theo<br /> công thức trên thì tỷ lệ bản đồ phù hợp cho khu<br /> vực nghiên cứu là 1:60000. Ngoài ra, để thành<br /> lập bản đồ hoàn chỉnh, cần bổ sung thêm các<br /> <br /> chi tiết như hệ thống lưới chiếu, chú giải,<br /> thước tỷ lệ và kim chỉ hướng.<br /> Bước 5: Thành lập bản đồ biến động rừng<br /> trồng qua các thời kỳ<br /> Xác định biến động từ ảnh gốc theo từng<br /> kênh phổ: Phương pháp so sánh các giá trị DN<br /> của từng kênh giữa hai thời điểm chụp ảnh<br /> khác nhau, bằng cách tạo ảnh hiệu số của hai<br /> kênh đó:<br /> NDVIchange = NDVIYear 1- NDVIYear 2<br /> (5)<br /> III. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU<br /> 3.1. Xây dựng bản đồ hiện trạng đất lâm<br /> nghiệp tại xã Đồng Sơn và Xuân Sơn<br /> Xây dựng khóa phân loại ảnh năm 2015:<br /> <br /> Hình 02. Giá trị NDVI khu vực nghiên cứu (dữ liệu Landsat 8: 21/10/2015)<br /> <br /> Qua hình 02 cho thấy chỉ số thực vật NDVI<br /> tại khu vực nghiên cứu dao động từ 0,075 ÷<br /> 0,855, giá trị NDVI càng lớn thì mức độ đậm<br /> đặc bởi thực vật càng cao. Qua kết quả điều tra<br /> ngoài thực địa cho thấy chỉ số NDVI cao (><br /> 0,644) là đất có rừng, trong khi khu vực có chỉ<br /> số NDVI thấp hơn (từ 0,561 đến nhỏ hơn<br /> 0,644) là khu vực đất lâm nghiệp chưa có rừng,<br /> che phủ bởi tràng cỏ, cây bụi, khu vực có chỉ<br /> số NDVI thấp (< 0,561) là đối tượng khác, bao<br /> 50<br /> <br /> gồm đất nông nghiệp, đất thổ cư, đường giao<br /> thông, nước mặt. Độ chính xác của khóa phân<br /> loại tại bảng 03 cho thấy kết quả có thể sử<br /> dụng được với độ tin cậy là 86,5%. Dựa vào<br /> kết quả này, bài viết xây dựng khóa phân loại<br /> ảnh trên cơ sở chia làm ba đối tượng đất lâm<br /> nghiệp có rừng, đất lâm nghiệp chưa có rừng<br /> và đối tượng khác. Khóa phân loại sẽ được sử<br /> dụng để phân loại ảnh năm 2001 và 2008. Kết<br /> quả đánh giá độ chính xác bản đồ.<br /> <br /> TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ 3-2017<br /> <br />